Jejunum and ileum blunt trauma: what has changed with the implementation of multislice computed tomography?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: to evaluate the impact of the new technology of multidetector computed tomography (MDCT) in improving the accuracy and early diagnosis of BSBI. METHODS: patients with blunt small bowel injuries (BSBI) grade> I were identified retrospectively and their CT scans reviewed by an experienced radiologist. Clinical and tomographic findings were analyzed and patients grouped as "pre-MDCT" and "post-MDCT", according to the time of implementation of a 64-slice MDCT. RESULTS: of the 26 patients with BSBI 16 had CT scans. Motor vehicle collision (62.5%) was the most frequent mechanism of injury. In the pre-MDCT period, five of the 13 patients (38.5%) had abdominal CT, and in the post-MDCT, 11 of 13 patients (84.6%) had the exam. During pre-MDCT, all CT scans were abnormal with findings of pneumoperitoneum (60%), free fluid (40%) and bowel wall enhancement (20%). In the post-MDCT group, all exams but one were abnormal and the most frequent findings were free fluid (90.9%), bowel wall enhancement (72.7%), and pneumoperitoneum (54.5%). However, the rate of delayed laparotomy did not change. The mortality rate in both groups were similar, with 20% during pre-MDCT and 18.2% during post-MDCT. CONCLUSION: the use of MDCT in abdominal trauma in our service has increased the sensibility of the diagnosis, but has had no impact on outcome so far.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».